Quantum Machine Learning (QML) kombiniert Quantenmechanik mit maschinellem Lernen, um Algorithmen zu entwickeln, die klassisches Lernen ergänzen oder beschleunigen können. Da die heutigen Quantencomputer noch klein und fehleranfällig sind, konzentriert sich QML auf hybride Ansätze, die Quanten- und klassische Ressourcen kombinieren.
Variationale Quantenklassifikatoren
Variationale Modelle verwenden parametrische Quantenschaltkreise, deren Parameter klassisch optimiert werden. Beispiele sind der variationale Klassifikator, der auf VQE-ähnlichen Optimierungen basiert, und das Quantum Kitchen Sink. Sie eignen sich für Aufgaben wie Mustererkennung in kleinen Datensätzen.
Quantum Neural Networks
Quantum Neural Networks (QNNs) sind konzeptuell von klassischen neuronalen Netzen inspiriert. Sie bestehen aus Schichten aus Quanten-Gattern, die wie Neuronen wirken. Einige Entwürfe nutzen trainierbare Parameter, andere verwenden messbasierte Modelle. QNNs werden eingesetzt, um Klassifikations- oder Regressionsprobleme zu lösen, und profitieren von der natürlichen Verschränkung als Ressource.
Anwendungen und Forschung
Praktische Anwendungen von QML umfassen Datenklassifikation, Chemie- und Materialsimulationen sowie Optimierungsprobleme. Unternehmen wie Google, IBM und Xanadu erforschen QML für Finanzmodelle, medizinische Bildanalyse und Robotik. Es bleibt jedoch unklar, ob QML kurz- bis mittelfristig signifikante Vorteile bietet; Forschung konzentriert sich daher auf Benchmarks und die Entwicklung von Algorithmen für NISQ-Geräte.
Quanten-Maschinelles Lernen ist ein junges Feld, das spannende Möglichkeiten bietet, aber noch vor großen Herausforderungen steht. Fortschritte in Hardware, Fehlerkorrektur und algorithmischem Design werden bestimmen, ob QML in Zukunft einen echten Mehrwert bietet.
